[python] 모듈과 패키지를 사용한 데이터 시각화 예시

14 Dec 2023

python

Python은 데이터 시각화에 매우 유용한 다양한 라이브러리를 제공합니다. matplotlib, seaborn, plotly 등의 모듈과 패키지를 사용하여 데이터를 시각적으로 표현할 수 있습니다. 이러한 도구들을 사용하면 데이터의 특성과 패턴을 빠르게 파악할 수 있으며, 데이터를 이해하고 해석하는 데 도움이 됩니다.

matplotlib를 사용한 간단한 데이터 시각화 예시

import matplotlib.pyplot as plt

# 데이터 생성
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 3, 5, 7, 11]

# 그래프 그리기
plt.plot(x, y)
plt.xlabel('X 축')
plt.ylabel('Y 축')
plt.title('간단한 라인 플롯')
plt.show()

위의 예제는 matplotlib를 사용하여 간단한 라인 플롯을 그리는 방법을 보여줍니다.

seaborn을 사용한 데이터 분포 시각화 예시

import seaborn as sns
import pandas as pd

# 데이터 생성
data = {
    'x': [1, 2, 3, 4, 5],
    'y': [5, 4, 3, 2, 1]
}
df = pd.DataFrame(data)

# 그래프 그리기
sns.barplot(x='x', y='y', data=df)

위 예제는 seaborn을 사용하여 데이터를 막대 그래프로 표현하는 방법을 보여줍니다.

plotly를 사용한 인터랙티브 데이터 시각화 예시

import plotly.express as px

# 데이터 생성
data = {
    'x': [1, 2, 3, 4, 5],
    'y': [10, 20, 15, 30, 25]
}
df = pd.DataFrame(data)

# 그래프 그리기
fig = px.scatter(df, x='x', y='y')
fig.show()

위의 예제는 plotly를 사용하여 데이터를 산점도 그래프로 표현하는 방법을 보여줍니다.

이러한 모듈과 패키지들을 사용하여 데이터 시각화를 수행하면, 복잡한 데이터를 효과적으로 분석하고 시각화할 수 있습니다.